基于混沌优化神经网络的砂土液化预测模型

摘要：

针对砂土液化预测的非线性难题,在分析BP神经网络和混沌优化的各自优缺点的基础上,将混沌优化与梯度下降法相结合,构成了神经网络权值和阈值的一种新的组合优化算法(COBP),并将该组合优化算法用于砂土液化的预测建模.工程实例应用表明,该组合优化模型不仅搜索速度快,全局稳定性好,而且预测精度高,结果可靠,能达到工程应用的精度要求,为砂土液化的非线性预测提供了一种有效方法.

关键词：优化模型、砂土液化预测、混沌优化、BP神经网络

所属期刊栏目：18

分类号：P694(环境地质学)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目50374084;西南科技大学博士基金项目08zx7119

在线出版日期：2009-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：111-116